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J-GLOBAL ID：202202226408543962   整理番号：22A0630184

リモートセンシング画像の道路セグメンテーションのための敵対自己訓練による段階的教師なし領域適応【JST・京大機械翻訳】

Stagewise Unsupervised Domain Adaptation With Adversarial Self-Training for Road Segmentation of Remote-Sensing Images

著者 (4件)： Zhang Lefei (School of Computer Science, Institute of Artificial Intelligence, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Lan Meng (School of Computer Science, Institute of Artificial Intelligence, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Jing (School of Computer Science, Faculty of Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Tao Dacheng (JD Explore Academy, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5609413.1-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遠隔センシング画像からの道路セグメンテーションは,広範囲のアプリケーションポテンシャルを有する挑戦的なタスクである。深層ニューラルネットワークは,大規模ラベル付きデータの電力を活用することにより,この分野を進歩させたが,しかし,それは,非常に高価で,時間がかかる。1つの解決策は,モデルを訓練し,特定のアプリケーション領域からデータを直接処理するために,安価な利用可能なデータを使用することである。それにもかかわらず,よく知られたドメインシフト(DS)問題は,訓練されたモデルをターゲットドメインでよく一般化することを妨げる。本論文では,この分野におけるDS問題に取り組むために,ロードDAと呼ばれる新しい段階的ドメイン適応モデルを提案した。第一段階では,道路DAは,生成敵対ネットワーク(GANs)ベースのドメイン間適応を介して,ソースと整列するようにターゲットドメイン特徴を適応させる。特に,特徴ピラミッド融合モジュールを考案し,長くて薄い道路の情報損失を避け,識別的でロバストな特徴を学習した。さらに,ターゲット領域におけるドメイン内不一致に取り組むために,第2段階で,敵対的自己訓練法を提案した。訓練された発生器を用いてターゲット領域の擬似ラベルを生成し,それをラベル付きの容易な分割とラベル付きのハード分割に,道路信頼スコアに基づいて分割する。ハードスプリットの特徴を,敵対学習を用いて,容易なものに整列させるために適応し,ドメイン内適応プロセスを繰り返して,セグメンテーション性能を徐々に改善した。2つのベンチマークに関する実験結果は,ロードDAがドメインギャップを効率的に減らし,最先端の方法より優れていることを実証した。コードはhttps://github.com/LANMNG/RoadDAで利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ターゲット ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  電力 ,  ネットワーク ,  *道路 ,  *画像 ,  応用プログラム ,  角錐 ,  問題 ,  大規模 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 低価格 ,  *リモートセンシング画像 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング画像 ,  道路 ,  セグメンテーション ,  敵対 ,  自己訓練 ,  段階 ,  教師 ,  適応